问候，预言片

我目前正在为我的硕士项目处理机器学习问题，由于我不是计算机科学专业的学生，​​所以我对如何解决该问题有些担忧。

目标是使用卫星测量值，例如海平面，温度和/或洋流速度，来检测大规模（> 10 km）的海洋漩涡（也称为涡旋）。我已经创建了一种提取大量数据的方法，但是我一直在努力寻找最合适的ANN方法。

Here是我当前用来选择训练数据的界面的图像。作为专家，我围绕北半球随时钟旋转的旋风器或反旋风器绘制一个矩形。旋风分离器还具有较高的海平面，在图中以黄色为中心，而反旋风的较低为蓝心。我在图中标记的训练数据的橙色框表示为旋风，蓝色为反旋风，黑色表示为空（不存在漩涡）。

训练数据矩形的尺寸范围从大约（8,6）（经度，纬度）到大约（20,16），平均大小为（11,7）。目前，我已经创建了约500个样本的数据集，并且使用的是用于MNIST数据集的小型网络（28 * 28个手写数据），经过30个历时，结果显示在this >

any1可以在正确的方向上为我应该使用的网络结构做些微调吗？ 或者任何人都可以在培训数据方面帮助我，现在我将所有培训数据重塑为批的平均大小，我是否正确地处理了此问题？提醒一下，我的主要目标是拥有一种可以从卫星测量结果中检测出旋风或反旋风的算法。

非常感谢您的帮助。